不设cv scores = cross_val_score(estimator, X, y, scoring='accuracy')print(scores,'\n',len(scores)) cv=5 scores = cross_val_score(estimator, X, y, scoring='accuracy', cv=5)print(scores,'\n',len(scores)) cv=3 scores = cross_val_score(estimator, X, y, scoring='accuracy', cv...
sklearn.cross_validation.cross_val_score(estimator, X, y=None, scoring=None,cv=None, n_jobs=1, verbose=0, fit_params=None, pre_dispatch=‘2*n_jobs’) 1. 1.2 API接口参数 estimator:估计方法对象(分类器),模型X:数据特征(Features) y:数据标签(Labels) soring:调用方法(包括accuracy和mean_squar...
sklearn.model_selection.cross_val_score(estimator, X, y=None, groups=None, scoring=None, cv=None, n_jobs=1, verbose=0, fit_params=None, pre_dispatch=‘2*n_jobs’) 这里的cv 可以用下面的kf 关于scoring 参数问题 如果两者都要求高,那就需要保证较高的F1 score 回归类(Regression)问题中 比较...
cross_val_score为先分片计算得分,后平均: score = np.mean(cross_val_score(estimator, data_x, y, cv=5)) cross_val_predict为所有统一计算: predict_y = cross_val_predict(estimator, data_x, y, cv=5) score = r2_score(true_y,predict_y) cross_val_score分片计算后平均的这种方式,可以认为是...
sklearn.model_selection.cross_val_score(estimator,X,y=None,*,groups=None,scoring=None,cv=None,n_jobs=None,verbose=0,fit_params=None,pre_dispatch='2*n_jobs',error_score=nan)scoringstr or callable, default=None 这个参数的意义是,用什么方法来评估我们算法模型的优劣,也就是评分规则。 默认的话...
# 定义特征矩阵 X 和目标变量 y # 使用交叉验证计算均方误差 mse_scores = cross_val_score(model, X, y, scoring='neg_mean_squared_error', cv=5) # 将均方误差转换为正值 mse_scores = -mse_scores # 计算均值和标准差 mean_mse = mse_scores.mean() std_mse = mse_scores.std() 参数...
scores= cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=5, scoring='f1_macro')print(scores) [0.96658312 1. 0.96658312 0.96658312 1. ] 在Iris数据集上,样本在各个目标类别之间是平衡的,因此准确度和F1-score几乎相等。 CV参数: 当CV是整数时,cross_val_score默认使用KFold或StratifiedKFold策略,后者...
cross_val_score是sklearn.model_selection中的一个方法，用于计算模型的得分。其中的scoring参数是用来定义评估模型的准则。这个参数是可选的，其默认值为None。在scoring=None的情况下，该方法会根据数据集类型选择适合的评估准则。如果你想使用特定的评估准则，你可以设置scoring参数为对应的评估准则。例如，你可以设置...
cross_val_score中的参数cv,既可以给定它一个整数,表示数据集被划分的份数(此时采取的是KFold或者StratifiedKFold策略,后面会说明);也可以给定它一个CV迭代策略生成器,指定不同的CV方法。例如: 上图中的例子,首先通过cross_validation.ShuffleSplit生成一个CV迭代策略生成器cv,然后将cv以参数的形式传递到cross_val_...